pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据，而且其使用的数据都是官方给出的数据。如果我们有自己收集的数据集，如何用来训练网络呢？此时需要我们自己定义好数据处理接口。幸运的是pytroch给出了一个数据集接口类(torch.utils.data.Dataset)，可以方便我们继承并实现自己的数据集接口。

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torch.utils.data

torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类。

class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类， 所有其他类的数据集类都应该是它的子类。而且其子类必须重载两个重要的函数：len(提供数据集的大小）、getitem(支持整数索引)。

class torch.utils.data.TensorDataset: 封装成tensor的数据集，每一个样本都通过索引张量来获得。

class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。

class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 获取指定一个索引序列对应的子数据集。

class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None): 数据加载器。组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。

torch.utils.data.random_split(dataset, lengths): 按照给定的长度将数据集划分成没有重叠的新数据集组合。

class torch.utils.data.Sampler(data_source):所有采样的器的基类。每个采样器子类都需要提供 __iter__ 方法以方便迭代器进行索引 和一个 len方法 以方便返回迭代器的长度。

class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source):顺序采样样本，始终按照同一个顺序。

class torch.utils.data.RandomSampler(data_source):无放回地随机采样样本元素。

class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)：无放回地按照给定的索引列表采样样本元素。

class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True): 按照给定的概率来采样样本。

class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last): 在一个batch中封装一个其他的采样器。

class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None):采样器可以约束数据加载进数据集的子集。

自定义数据集

自己定义的数据集需要继承抽象类class torch.utils.data.Dataset，并且需要重载两个重要的函数：__len__ 和__getitem__。

整个代码仅供参考。在__init__中是初始化了该类的一些基本参数；__getitem__中是真正读取数据的地方，迭代器通过索引来读取数据集中数据，因此只需要这一个方法中加入读取数据的相关功能即可；__len__给出了整个数据集的尺寸大小，迭代器的索引范围是根据这个函数得来的。

import torch

class myDataset(torch.nn.data.Dataset):
 def __init__(self, dataSource)
  self.dataSource = dataSource

 def __getitem__(self， index):
  element = self.dataSource[index]
  return element
 def __len__(self):
  return len(self.dataSource)

train_data = myDataset(dataSource)

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